Les infections urinaires (IUs) sont un motif très fréquent de consultation et de prescription d’antibiotique en médecine générale. Le choix de l’antibiotique repose sur les caractéristiques du patient, la susceptibilité des germes aux antibiotiques et des analyses de coût. Cette démarche thérapeutique est devenue de plus en plus complexe en raison de l’augmentation des résistantes aux antibiotiques. Dans ce contexte, mon travail de thèse repose sur deux principales études :A partir des données d’IMS-health France, une analyse spectrale des ventes d’antibiotiques urinaires a montré l’existence d’une saisonnalité annuelle entre 2001 et 2012 avec des pics estivaux. A partir des données de recherche de Google en France et dans six autres pays, le même phénomène a été observé. Ceci représente un argument en faveur d’une saisonnalité des cystites aigues simples.Une étude a été mise en place, visant à estimer l’incidence des IUs à germes résistants et à déterminer les facteurs associés à l’acquisition de ces germes. Un taux d'incidence annuel des IUs présumées en médecine générale a été estimé à 3 200 pour 100 000 femmes en France [IC 95%: 2 400-4 000], avec un taux d'incidence annuel des infections urinaires à E. coli résistant au fluoroquinolone en médecine générale à 102 pour 100 000 femmes en France [IC 95%: 30-50]. Les facteurs associés aux IU à entérobactéries résistantes à plus de trois classes d’antibiotique étaient l'utilisation de la pénicilline par la patiente (OR = 3,1 ; [1,2-8,0]), avoir fourni un hébergement à un résident d'un pays à haut risque de résistance aux antibiotiques (OR = 4,0 [1,2-15,1]) et la consommation de viande crue (OR = 0,3 ; [0,1-0,9]). / Urinary tract infections (IUs) are a frequent reason for consultation and prescription of antibiotics in general practice. The choice of the antibiotic is based on the patient’s characteristics, the antibiotic susceptibility of bacteria and cost analyzes. This therapeutic approach has become increasingly complex due to the increase in antibiotic resistance. In this context, my thesis is based on two main studies:From the data of IMS health France, a spectral analysis of urinary antibiotic sales was shown the existence of an annual seasonality between 2001 and 2012 with summer peaks. The same phenomenon was been observed from Google search data in France and in six other countries. This is an argument for seasonality in acute cystitis.Another study was set up, to estimate the incidence of resistant germs in IUs and identify factors associated with the acquisition of these germs. An annual incidence rate of IUs in general practice was estimated at 3,200 per 100,000 women in France [95% CI: 2,400-4,000], with an annual incidence rate of IUs due to E. coli resistant to fluoroquinolone in general practice at 102 per 100,000 women in France [95% CI: 30-50]. Factors associated with IU due to Enterobacteriaceae resistant to more than three classes of antibiotic were having used penicillin by the patient (OR = 3.1; [1.2 to 8.0]), having provided accommodation to a resident of a country at high risk for antibiotic resistance (OR = 4.0 [1.2 to 15.1]) and raw meat consumption (OR = 0.3; [0.1-0.9] ).

Les travaux portent sur l’estimation de la variance dans le cas d’une non- réponse partielle traitée par une procédure d’imputation. Traiter les valeurs imputées comme si elles avaient été observées peut mener à une sous-estimation substantielle de la variance des estimateurs ponctuels. Les estimateurs de variance usuels reposent sur la disponibilité des probabilités d’inclusion d’ordre deux, qui sont parfois difficiles (voire impossibles) à calculer. Nous proposons d’examiner les propriétés d’estimateurs de variance obtenus au moyen d’approximations des probabilités d’inclusion d’ordre deux. Ces approximations s’expriment comme une fonction des probabilités d’inclusion d’ordre un et sont généralement valides pour des plans à grande entropie. Les résultats d’une étude de simulation, évaluant les propriétés des estimateurs de variance proposés en termes de biais et d’erreur quadratique moyenne, seront présentés. / Variance estimation in the case of item nonresponse treated by imputation is the main topic of this work. Treating the imputed values as if they were observed may lead to substantial under-estimation of the variance of point estimators. Classical variance estimators rely on the availability of the second-order inclusion probabilities, which may be difficult (even impossible) to calculate. We propose to study the properties of variance estimators obtained by approximating the second-order inclusion probabilities. These approximations are expressed in terms of first-order inclusion probabilities and are usually valid for high entropy sampling designs. The results of a simulation study evaluating the properties of the proposed variance estimators in terms of bias and mean squared error will be presented.

La forte demande de résultats à un niveau géographique fin, notamment à partir d'enquêtes nationales, a mis en évidence la fragilité des estimations sur petits domaines. Cette thèse propose d'y remédier avec des méthodes spécifiques basées sur le plan de sondage. Celles-ci reposent sur la constructionde nouvelles pondérations pour chaque unité statistique. La première méthode consiste à optimiser le redressement du sous-échantillon d'une enquête inclusdans un domaine. La deuxième repose sur la construction de poids dépendant à la fois des unités statistiques et des domaines. Elle consiste à scinder les poids de sondage de l'estimateur global tout en respectant deux contraintes : 1/ la somme des estimations sur toute partition en domaines est égale à l'estimation globale ; 2/ le système de pondération pour un domaine particulier satisfait les propriétés de calage sur les variables auxiliaires connues pour le domaine. L'estimateur par scission ainsi obtenu se comporte de manière quasi analogue au célèbre estimateur blup (meilleur prédicteur linéaire sans biais). La troisième méthode propose une réécriture de l'estimateur blup sous la forme d'un estimateur linéaire homogène, en adoptant une approche basée sur le plan de sondage, bien que l'estimateur dépende d'un modèle. De nouveaux estimateurs blup modifiés sont obtenus. Leur précision, estimée par simulation avec application sur des données réelles, est assez proche de celle de l'estimateur blup standard. Les méthodes développées dans cette thèse sont ensuite appliquées à l'estimation d'indicateurs de la mobilité locale à partir de l'Enquête Nationale sur les Transports et les Déplacements 2007-2008. Lorsque la taille d'un domaine est faible dans l'échantillon, les estimations obtenues avec la première méthode perdent en précision, alors que la précision reste satisfaisante pour les deux autres méthodes. / The strong demand for results at a detailed geographic level, particularly from national surveys, has raised the problem of the fragility of estimates for small areas. This thesis addresses this issue with specific methods based on the sample design. These ones consist of building new weights for each statistical unit. The first method consists of optimizing the re-weighting of a subsample survey included in an area. The second one is based on the construction of weights that depend on the statistical units as well as the areas. It consists of splitting the sampling weights of the overall estimator while satisfying two constraints : 1/ the sum of the estimates on every partition into areas is equal to the overall estimate ; 2/ the system of weights for a given area satisfies calibration properties on known auxiliary variables at the level of the area. The split estimator thus obtained behaves almost similarly as the well-known blup (best linear unbiased predictor) estimator. The third method proposes a rewriting of the blup estimator, although model-based, in the form of a homogenous linear estimator from a design-based approach. New modified blup estimators are obtained. Their precision, estimated by simulation with an application to real data, is quite close to that of the standard blup estimator. Then, the methods developed in this thesis are applied to the estimation of local mobility indicators from the 2007-2008 French National Travel Survey. When the size of an area is small in the sample, the estimates obtained with the first method are not precise enough whereas the precision remains satisfactory for the two other methods.

Cette thèse porte sur la consommation énergétique du secteur tertiaire marchand en France. Notre approche est empirique, et s’appuie sur l’Enquête sur les Consommations d’Énergie dans le Tertiaire (ECET). À partir d’une revue de littérature consacrée à l’étude économétrique des déterminants de la consommation énergétique des bâtiments (résidentiels ou tertiaires), nous mettons en évidence la coexistence de deux méthodes d’estimation, sur lesquelles nous revenons. Nous exposons également les consensus ou les débats portant sur les effets des déterminants étudiés. Dans la mesure où les données mobilisées dans cette thèse sont issues d’une enquête à plan de sondage complexe, nous présentons les outils statistiques adaptés à l’exploitation de données issues de ce type d’échantillonnage, puis nous analysons la controverse qui continue d’exister sur l’estimation de modèles économétriques sur données d’enquête. Nous mobilisons alors notre base de données pour fournir une première description statistique des consommations énergétiques du secteur tertiaire marchand en France. Cette description statistique s’appuie sur nomenclature que nous construisons afin d’obtenir des informations à l’échelle infra-sectorielle. Enfin, nous utilisons l’ensemble des méthodes et approches préalablement identifiées pour étudier les déterminants de la demande énergétique des établissements tertiaires sur la base d’une analyse économétrique des données de l’ECET. Cela nous conduit à effectuer une double lecture de nos résultats, à la fois comme éléments de réponse à la question de l’impact des variables étudiées sur la demande d’énergie des établissements, et comme éléments de comparaison des différentes méthodes. / This thesis deals with energy consumption in the French tertiary buildings. We adopt an empirical approach based on a French national survey, the Tertiary Buildings Energy Consumption Survey (l’Enquête sur les Consommations d’Énergie dans le Tertiaire (ECET)). From a literature review, we present the econometric analyses of the drivers of energy consumption in buildings (residential and tertiary). This review highlights the coexistence of two estimation methods. We discuss these methods, and then we detail consensus and debates on the effects of every driver that has already been analyzed in the literature. Because the data we use are complex sample survey data, we describe the statistical tools that must be used to analyze this type of data, and next present the still controversial issue of econometric modeling based on survey data. Then we use our database to produce a first statistical description of energy consumption in tertiary buildings. This description is based on a nomenclature that we establish to obtain information at the subsector level. Finally, we use all the methods and approaches identified previously to study the drivers of the tertiary buildings’ energy demand by implementing an econometric analysis on the ECET data. This lead to a double analysis of our results, both as elements of knowledge on the impact of each driver on energy consumption and as materials that help to compare the different methods to use.

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Étant donné un modèle de super-population (des variables aléatoires sont générées indépendamment et selon une même loi initiale sur une population) et un plan de sondage informatif, une loi de probabilité limite et une densité de probabilité limite des observations sur l'échantillon sont définies correspondant à des tailles de population et d'échantillon tendant vers l'infini. Le processus aléatoire de sélection peut induire une dépendance entre les observations sélectionnés. Un cadre asymptotique et des conditions faibles sur le processus de sélection sont donnés, sous lesquels les propriétés asymptotiques classiques sont conservées malgré la dépendance des données : la convergence uniforme de la fonction de répartition empirique. Par ailleurs, nous donnons la vitesse de convergence de l'estimateur à noyau de la densité vers la densité limite de l'échantillon. Ces résultats constituent des indications selon lesquelles il est parfois possible de considérer que les réalisations sur l'échantillon sont id et suivent approximativement la densité limite définie, notamment dans une perspective d'inférence sur le modèle de super-population. Par exemple, étant donné un modèle paramétrique on peut définir la vraisemblance approchée de l'échantillon comme produit de densités limites et un estimateur de maximum de vraisemblance approchée, dont on établit la normalité asymptotique . La dernière partie traite de tirage équilibré : des algorithmes de calcul de probabilités d'inclusion minimisant une approximation de la variance de l'estimateur de Horvitz-Thompson d'un total sont proposés.

Dans certaines enquêtes auprès des entreprises, il n'est pas rare de s'intéresser à estimer le total ou la moyenne d'une variable qui, par sa nature, prend souvent une valeur nulle. En présence d'une grande proportion de valeurs nulles, les estimateurs usuels peuvent s'avérer inefficaces. Dans ce mémoire, nous étudions les propriétés des estimateurs habituels pour des populations exhibant une grande proportion de zéros. Dans un contexte d'une approche fondée sur le modèle, nous présentons des prédicteurs robustes à la présence de valeurs influentes pour ce type de populations. Finalement, nous effectuons des études par simulation afin d'évaluer la performance de divers estimateurs/prédicteurs en termes de biais et d'efficacité. / In business surveys, we are often interested in estimating population means or totals of variables which, by nature, will often take a value of zero. In the presence of a large proportion of zero-valued observations, the customary estimators may be unstable. In this thesis, we study the properties of commonly used estimators for populations exhibiting a large proportion of zero-valued observations. In a model-based framework, we present some robust predictors in the presence of influential units. Finally, we perform simulation studies to evaluate the performance of several estimators in terms of bias and efficiency.